将子集点云注册到完整模板点云

我正在生成点云，它们是包含凹痕信息作为彩色图的汽车部分，我需要将这些扫描转换为模板点云（即扫描点云是轿车的前端，模板点云是完全通用的轿车）。我希望将源点云凹痕信息应用到模板上正确的一般区域。我可以尝试任何预处理步骤吗？如果注册不是我所追求的，是否有其他技术可以实现我所追求的目标，我可以申请。

我使用刚性和非刚性注册技术（FPFH + RANSAC + ICP，特征度量）都没有成功Reg、ICP + KNN 细化、TPS 等）以及几个预处理步骤（体素下采样、凸包面积缩放、边界框归一化）。它们会变得“接近”，但由于形状和设计的差异，云往往会应用于模板的不正确区域，或者会位于正确的区域，但缩放和/或姿势不正确。

将点云子集（如带有凹痕信息的汽车部分）与完整模板点云（如完整的通用轿车模型）进行配准是一项具有挑战性的任务，特别是当的子集点云代表模板点云的一小部分并且具有较大的形状变化时。已经尝试了刚性和非刚性配准技术，这表明问题可能在于初始对齐、显著的形状差异或两者的组合。

以下是一些可以改进配准结果的附加步骤和替代方法：

预处理：

1. 细化分割： 确保子集点云仅包含要配准的相关部分。移除噪声或不必要的数据（例如，来自地面的点）可以改善结果。可以使用基于深度学习的分割方法来更准确地提取汽车的受损部分。
2. 特征增强： 尝试不同的特征描述符，除了提到的那些之外，还可以更好地处理形状变化，例如：
   • 基于法线的特征： 如果表面法线提供有意义的信息，请探索 PFH（点特征直方图）或 FPFH（快速点特征直方图）的变体，这些变体考虑了法线。
   • 局部形状描述符： SHOT（签名直方图的形状上下文）或 RoPS（旋转投影统计）可以提供更多关于局部形状的信息，这在处理凹痕时非常有用。
3. 点云简化： 探索除了体素下采样之外的其他点云简化技术。例如，法线空间采样可以帮助保留重要特征，而曲率自适应采样可以集中在高曲率区域（如凹痕）。

配准：

1. 粗略到精细配准：
   • 全局配准： 与其直接跳转到局部配准方法（如 ICP），不如考虑使用全局配准技术来获得粗略的初始对齐。
     • 4PCS（四点一致集）： 这种方法对于处理噪声和部分重叠的数据非常稳健，并且可以提供良好的初始转换。
     • 基于特征的全局配准： 提取源和模板点云的全局特征描述符（例如，3D 形状上下文），并使用 RANSAC 或霍夫变换找到对应关系来估计转换。
   • 局部配准： 在获得粗略对齐后，使用 ICP 或其变体（如点到平面的 ICP 或使用 k-d 树的 ICP 以提高速度）来细化配准。
2. 基于对应关系的配准：
   • 手动对应关系： 如果只有少量扫描需要配准，请考虑手动标记源和模板点云之间的对应点。然后，可以使用这些对应关系来计算使用奇异值分解 (SVD) 进行配准的初始转换。
   • 特征匹配： 探索使用强大的特征描述符（如上面提到的那些）和匹配算法（如 RANSAC 或霍夫变换）来自动查找对应关系。
3. 非刚性配准： 如果凹痕在形状上引入了很大的偏差，请考虑使用非刚性配准技术，例如：
   • 基于薄板样条的配准 (TPS)： TPS 可以处理非线性变形，使其适合配准具有凹痕的表面。
   • 基于非刚性 ICP 的方法： 这些方法允许在 ICP 框架中进行非刚性变换，从而可能更好地对齐形状复杂的点云。

其他技术：

1. 模板匹配： 探索基于模板匹配的方法，其中在模板点云中搜索与的子集点云相似的区域。这可以使用基于距离的度量或特征比较来完成。
2. 深度学习： 深度学习技术，尤其是 PointNet 和 PointNet++ 等基于点的网络，已被证明在点云配准和分割方面非常有效。考虑使用深度学习方法来学习从的子集点云到完整模板点云的映射。

改进结果的提示：

• 迭代细化： 尝试使用细化的参数或预处理步骤迭代地改进的配准结果。
• 可视化： 在配准过程的每个阶段可视化配准结果，以识别潜在问题并相应地调整的方法。
• 评估指标： 使用适当的指标，例如均方根误差 (RMSE) 或 Hausdorff 距离，来定量评估配准结果并比较不同的方法。

请记住，没有一种适合所有情况的点云配准方法。最佳方法取决于的特定数据的特征和所需的准确度水平。通过尝试不同的预处理步骤、配准技术和参数，很可能会找到满足需求的解决方案。